Динамический импорт модулей по имени
Иногда нужно импортировать модуль по его имени, известному только во время выполнения (например, загружать плагины). Вместо importlib.import_module можно сделать это более гибко и кратко.
Итог:
С помощью importlib.import_module и getattr можно динамически загружать модули и функции по строковому имени — удобно для создания плагин-систем и расширяемых приложений.
Разъяснивший Python
Иногда нужно импортировать модуль по его имени, известному только во время выполнения (например, загружать плагины). Вместо importlib.import_module можно сделать это более гибко и кратко.
Итог:
С помощью importlib.import_module и getattr можно динамически загружать модули и функции по строковому имени — удобно для создания плагин-систем и расширяемых приложений.
Разъяснивший Python
Как написать свой Python-модуль
Написание Python-модуля может быть полезным, когда нужно повторно использовать код в разных проектах или хочется создать библиотеку собственных функций и классов для облегчения разработки. В этой статье автор подробно разбирает как написать свой модуль на Python.
Читать...
Разъяснивший Python
Написание Python-модуля может быть полезным, когда нужно повторно использовать код в разных проектах или хочется создать библиотеку собственных функций и классов для облегчения разработки. В этой статье автор подробно разбирает как написать свой модуль на Python.
Читать...
Разъяснивший Python
Tproger
Как написать свой Python-модуль / Tproger
Если вы выделили повторяющийся функционал в отдельный набор функций и хотите стабилизировать код для быстрого подключения, статья для вас.
👍1
Управление сессиями
Во время сессии всем событиям, помимо прочих метаданных, присваивается и идентификатор. Это позволяет сохранять данные между запросами, которые растянуты по времени.
Разъяснивший Python
Во время сессии всем событиям, помимо прочих метаданных, присваивается и идентификатор. Это позволяет сохранять данные между запросами, которые растянуты по времени.
Разъяснивший Python
Безопасный доступ к переменным окружения
Часто приходится использовать переменные окружения (например, токены или конфиги), но прямой доступ через os.environ может выбросить KeyError, если переменная не задана.
Итог:
Используй os.getenv вместо os.environ[], чтобы избежать исключений при отсутствии переменной. Это безопаснее и позволяет задавать значения по умолчанию.
Разъяснивший Python
Часто приходится использовать переменные окружения (например, токены или конфиги), но прямой доступ через os.environ может выбросить KeyError, если переменная не задана.
Итог:
Используй os.getenv вместо os.environ[], чтобы избежать исключений при отсутствии переменной. Это безопаснее и позволяет задавать значения по умолчанию.
Разъяснивший Python
AI-расписание дня
В этот раз сделаем помощника, который превращает твои мысли в четкое расписание на день. Например, ты пишешь «Завтра тренировка, в 14:00 созвон, хочу почитать и поработать над проектом», а в ответ получаешь готовое расписание с приоритетами и временем.
Ссылка на код.
Разъяснивший Python
В этот раз сделаем помощника, который превращает твои мысли в четкое расписание на день. Например, ты пишешь «Завтра тренировка, в 14:00 созвон, хочу почитать и поработать над проектом», а в ответ получаешь готовое расписание с приоритетами и временем.
Ссылка на код.
Разъяснивший Python
DeepSeek — самая мощная нейросеть в мире? Честно сравним и разберемся на примерах вместе с Кириллом Пшинником, СЕО университета Зерокодер.
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
— Сравним DeepSeek-R1 и QWEN 2.5-Max с ChatGPT – кто быстрее, точнее и эффективнее?
— Покажем, как использовать DeepSeek без ограничений и блокировок;
— Разберем, как можно зарабатывать на нейросетях и какие вакансии будут востребованы в 2025 году.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
PS: Это первый полноценный практикум от экспертов по DeepSeek. Узнайте и погрузитесь в революционные изменения AI сферы по ссылке.
erid: 2W5zFFzYJsa
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
— Сравним DeepSeek-R1 и QWEN 2.5-Max с ChatGPT – кто быстрее, точнее и эффективнее?
— Покажем, как использовать DeepSeek без ограничений и блокировок;
— Разберем, как можно зарабатывать на нейросетях и какие вакансии будут востребованы в 2025 году.
👉 Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
PS: Это первый полноценный практикум от экспертов по DeepSeek. Узнайте и погрузитесь в революционные изменения AI сферы по ссылке.
erid: 2W5zFFzYJsa
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
👏1
Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath
В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python.
Читать...
Разъяснивший Python
В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python.
Читать...
Разъяснивший Python
Хабр
Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath
JSON — один из самых распространённых форматов данных, используемых для передачи и получения данных в современных API. Важно глубоко понять его. Если вы совсем не знакомы с этим форматом,...
Кэширование медленных функций с @lru_cache
Если у тебя есть тяжёлая или часто вызываемая функция с одними и теми же аргументами — можешь ускорить её с помощью встроенного декоратора lru_cache.
Итог :
@lru_cache — простой способ кешировать результат функции и избежать повторных вычислений. Особенно полезен в задачах с рекурсией, API-запросами или обработкой данных.
Разъяснивший Python
Если у тебя есть тяжёлая или часто вызываемая функция с одними и теми же аргументами — можешь ускорить её с помощью встроенного декоратора lru_cache.
Итог :
@lru_cache — простой способ кешировать результат функции и избежать повторных вычислений. Особенно полезен в задачах с рекурсией, API-запросами или обработкой данных.
Разъяснивший Python
7 ошибок новичков в Python, которые нужно исключить
В этом ролике автор рассмотрит самые частые ошибки новичков в Python. Вы узнаете, как это влияет на ваш проект и как можно исправить ситуацию к лучшему.
Смотреть...
Разъяснивший Python
В этом ролике автор рассмотрит самые частые ошибки новичков в Python. Вы узнаете, как это влияет на ваш проект и как можно исправить ситуацию к лучшему.
Смотреть...
Разъяснивший Python
Нейросети на PyTorch: Тригонометрические и статистические функции
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз ты узнаешь, какой порядок применения тригонометрических и статистических функций применительно к тензорам.
Смотреть...
Разъяснивший Python
Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с нейросетями. В этот раз ты узнаешь, какой порядок применения тригонометрических и статистических функций применительно к тензорам.
Смотреть...
Разъяснивший Python
YouTube
#7. Тензоры. Тригонометрические и статистические функции | Нейросети на PyTorch
Практический курс по НС: https://stepik.org/a/227582
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/nn_pytorch
PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/
Порядок применения тригонометрических и статистических функций…
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/nn_pytorch
PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/
Порядок применения тригонометрических и статистических функций…
Удаление дубликатов при сохранении порядка
Обычно set() убирает дубликаты, но не сохраняет порядок.
dict.fromkeys() создаёт словарь, где ключи — элементы списка (они уникальны), и при этом сохраняет порядок добавления (с Python 3.7+).
Итог:
Чтобы быстро убрать дубликаты и сохранить порядок, используй list(dict.fromkeys(...)). Эффективно и элегантно.
Разъяснивший Python
Обычно set() убирает дубликаты, но не сохраняет порядок.
dict.fromkeys() создаёт словарь, где ключи — элементы списка (они уникальны), и при этом сохраняет порядок добавления (с Python 3.7+).
Итог:
Чтобы быстро убрать дубликаты и сохранить порядок, используй list(dict.fromkeys(...)). Эффективно и элегантно.
Разъяснивший Python
Очистка текста с помощью str.translate и str.maketrans
Когда нужно быстро удалить нежелательные символы (например, знаки препинания) из строки, не нужно писать цикл — str.translate делает это мгновенно.
Итог:
Сочетание str.translate и str.maketrans — суперэффективный способ удаления символов из строки без регулярных выражений. Удобно, читаемо и быстро!
Разъяснивший Python
Когда нужно быстро удалить нежелательные символы (например, знаки препинания) из строки, не нужно писать цикл — str.translate делает это мгновенно.
Итог:
Сочетание str.translate и str.maketrans — суперэффективный способ удаления символов из строки без регулярных выражений. Удобно, читаемо и быстро!
Разъяснивший Python
Бонусный прием
В PEP 654 были объявлены группы исключений (Exception Groups): они позволяют заложить в одну строку except сразу несколько типов ошибок.
Если исследовать типы ошибок нет времени, можно на скорую руку заложить в такую группу все популярные ошибки и обернуть блоком try — except всю программу.
Разъяснивший Python
В PEP 654 были объявлены группы исключений (Exception Groups): они позволяют заложить в одну строку except сразу несколько типов ошибок.
Если исследовать типы ошибок нет времени, можно на скорую руку заложить в такую группу все популярные ошибки и обернуть блоком try — except всю программу.
Разъяснивший Python
❤1
Безопасная подстановка значений в SQL — не через f-строки!
Никогда не вставляй пользовательские данные напрямую в SQL-запросы. Используй параметризацию — это защищает от SQL-инъекций и делает код надёжнее.
Разъяснивший Python
Никогда не вставляй пользовательские данные напрямую в SQL-запросы. Используй параметризацию — это защищает от SQL-инъекций и делает код надёжнее.
Разъяснивший Python
💯1
Как реализовать анти-спам бота?
В данной статье автор рассказывает, как сделал для Телеграм-канала анти-спам бота. Ты узнаешь, почему не все решения подойдут для такой задачи, и как ChatGPT может облегчить задачу.
Читать...
Разъяснивший Python
В данной статье автор рассказывает, как сделал для Телеграм-канала анти-спам бота. Ты узнаешь, почему не все решения подойдут для такой задачи, и как ChatGPT может облегчить задачу.
Читать...
Разъяснивший Python
Хабр
Как ChatGPT удалил в нашем чате 555 спам-сообщений с точностью 98,38%
Небольшой православный телеграм-канал на ~4 тыс. чел., где я состою в числе редакторов, ежедневно атакуют спамеры. Ввиду его тематики к обычному спаму прибавляется еще и разный специфический, о чем я...
Атрибуты класса и атрибуты экземпляра (ч.1)
Переменные класса и переменные в экземплярах класса внутренне обрабатываются как словари объекта класса. Если имя переменной не найдено в словаре текущего класса, выполняется поиск по нему в родительских классах.
Разъяснивший Python
Переменные класса и переменные в экземплярах класса внутренне обрабатываются как словари объекта класса. Если имя переменной не найдено в словаре текущего класса, выполняется поиск по нему в родительских классах.
Разъяснивший Python
Атрибуты класса и атрибуты экземпляра (ч.2)
+= Оператор изменяет изменяемый объект на месте, не создавая новый объект. Таким образом, изменение атрибута одного экземпляра влияет на другие экземпляры, а также на атрибут class.
Разъяснивший Python
+= Оператор изменяет изменяемый объект на месте, не создавая новый объект. Таким образом, изменение атрибута одного экземпляра влияет на другие экземпляры, а также на атрибут class.
Разъяснивший Python
Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes
В этой статье пойдет речь о том, как масштабировать модельки с помощью Horovod и Kubernetes.
Читать...
Разъяснивший Python
В этой статье пойдет речь о том, как масштабировать модельки с помощью Horovod и Kubernetes.
Читать...
Разъяснивший Python
Хабр
Масштабирование глубокого обучения с помощью Horovod и Kubernetes
Привет, Хабр! Horovod — это фреймворк для распределенного глубокого обучения, изначально разработанный в Uber . Он позволяет масштабировать обучение моделей на сотни и тысячи GPU, сокращая время...
Уступая от ... return! (ч.1)
Куда "wtf" делся? Это из-за какого-то особого эффекта yield from?
Начиная с Python 3.3, стало возможным использовать return инструкцию со значениями внутри генераторов (см. PEP380). В официальных документах говорится, что,
"... return expr в генераторе возникают причины StopIteration(expr), которые возникают при выходе из генератора".
Разъяснивший Python
Куда "wtf" делся? Это из-за какого-то особого эффекта yield from?
Начиная с Python 3.3, стало возможным использовать return инструкцию со значениями внутри генераторов (см. PEP380). В официальных документах говорится, что,
"... return expr в генераторе возникают причины StopIteration(expr), которые возникают при выходе из генератора".
Разъяснивший Python
Уступая от ... return! (ч.2)
В случае с some_func(3), StopIteration возникает в начале из-за return заявления. StopIteration Исключение автоматически перехватывается внутри list(...) оболочки и for цикла. Следовательно, два приведенных выше фрагмента приводят к пустому списку.
Чтобы получить ["wtf"] от генератора some_func, нам нужно перехватить StopIteration исключение.
Разъяснивший Python
В случае с some_func(3), StopIteration возникает в начале из-за return заявления. StopIteration Исключение автоматически перехватывается внутри list(...) оболочки и for цикла. Следовательно, два приведенных выше фрагмента приводят к пустому списку.
Чтобы получить ["wtf"] от генератора some_func, нам нужно перехватить StopIteration исключение.
Разъяснивший Python